用模型开放框架测试"开放"

AI世界充斥着”开源”模型，但说实话——“开放”可能意味着很多不同的事情。有时意味着你获得了代码，有时只是权重，而且往往伴随着需要律师才能理解的许可证。在这种背景下，Moxin LLM已经登场，做出了大胆的声明：它不仅仅是一个高性能模型，而且是真正开放和完全可重现的。

Moxin旨在提供最先进的性能，特别是在边缘设备上，同时通过其GPRO和Tokenizer MoE架构提供深度透明度。但我们如何在不被炒作迷惑的情况下验证这些声明？

这就是模型开放框架（MOF）发挥作用的地方。MOF是一个标准化系统，旨在评估AI模型真正”开放”的程度。它从代码和数据到文档和许可证，全面审视，消除歧义。让我们看看Moxin LLM的表现如何。

什么让Moxin运转？

Moxin LLM是一个模型家族（如Moxin-7B-Base和Moxin-7B-Chat），基于一些关键原则构建：

• 彻底开放：他们计划发布模型权重、训练数据详情和使用的脚本，允许深度研究和自定义构建。
• 顶级性能：旨在实现SOTA结果，与知名模型相当。
• 边缘就绪：设计为在您的本地设备上高效运行。
• 清晰许可：使用Apache-2.0许可证，这是一个标准的、宽松的开源许可证。与自定义许可证相比，这对清晰度是一个很大的加分。
• 生态系统：它是更大堆栈的一部分，包括推理引擎（OminiX）和开发工具。

Moxin明确希望引领透明度并遵循MOF框架。所以，让我们对他们进行验证。

Moxin的MOF成绩单

MOF使用三级系统：Class III（开放模型）、Class II（开放工具）和Class I（开放科学），其中Class I最为开放。基于Moxin的既定目标和发布，以下是可能的评估：

（注：✔️ = 可能以开放许可证发布/计划；❌ = 可能不发布/可选）。

这使Moxin LLM牢牢地位于Class II（开放工具），并且正在敲击Class I的大门。

这意味着什么？这意味着Moxin不仅仅是交出一个黑盒（Class III）。通过提供权重、架构、代码（推理和训练）并使用Apache-2.0，他们为开发者提供了使用、理解和重建系统重要部分的工具。这是对透明度和可用性的强烈承诺。虽然完整数据集和中间参数（Class I）仍然难以获得（由于成本和数据权利的常见挑战），但Moxin的分数令人印象深刻，很大程度上验证了其”真正开放”的声明。

为什么AI构建者应该关心MOF？

使用MOF不仅仅是一个学术练习；对于任何旨在开放的项目来说，这是良好的实践和良好的营销。

• 建立信任：在”开放洗白”的时代，MOF提供了清晰、客观的衡量标准。高MOF分数告诉用户，“当我们说我们开放时，我们是认真的。”
• 设定期望：它明确定义了用户获得什么——代码、权重、数据信息、许可证。不再有猜测。
• 鼓励社区：真正的开放，可通过MOF验证，使开发者能够研究、构建和回馈模型，培养充满活力的生态系统。
• 提供目标：MOF为模型生产者提供了增加透明度和实现更高开放水平的清晰路线图。

Moxin LLM通过拥抱透明度和与MOF保持一致，树立了强有力的榜样。我们鼓励其他模型生产者也这样做。评估您的模型，发布您的MOF分数，并将其作为工具来自豪地展示您真正开放的程度。它帮助用户，建立信任，最终推动整个AI领域向前发展。